高分辨率遥感影像信息提取方法综述

感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题。遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化。高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题。     

OpenStreetMap辅助下的高分辨率光学影像道路损毁提取

提出了一种以高分辨率遥感影像和OpenStreetMap道路矢量数据作为数据源的道路损毁提取方法。在OpenStreetMap道路矢量数据的辅助下,利用道路在高分辨率影像上的特征,结合学习-检测的方法对损毁区域进行检测,提取疑似损毁路段,基于道路信息对损毁路段进行验证,剔除虚警。实验表明,该方法能够快速、准确地对道路损毁信息进行提取。     

面向对象的高分辨率遥感影像道路损毁识别研究

道路损毁信息的在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用eCognition软件对芦山震后0.2m航空遥感影像进行道路损毁信息的提取实验。实验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。     

基于高分辨率遥感影像的汶川地震道路损毁评估

强烈地震造成道路基础设施的损毁,严重影响应急救灾工作.因此,及时准确地对灾区道路损毁情况进行评估,具有十分重要的现实意义.以汶川特大地震道路损毁评估工作为例,介绍了利用高分辨率卫星遥感影像进行地震灾害道路损毁评估的技术方法.通过对灾区20个县(市、区)国/省道基础设施损毁情况评估,结果表明,汶川、北川等6个县道路重度损毁,3个县(市)中度损毁,11个县(区)轻度损毁.表明该方法能够在应急期间缺乏地面调查的情况下,充分利用高分辨率遥感图像,对道路震害损毁进行快速及较为准确的评估.     

高分辨率影像的橡胶林分布信息提取

目的 为了准确快速地获取高分辨率影像中橡胶林的分布信息,设计了一种基于纹理特征和多光谱特征的信息提取方法。方法选取合适的植被指数,将多光谱和植被指数的影像进行地统计半方差分析,获得最佳纹理提取窗口并实现各种纹理信息的提取,将纹理信息和光谱信息一起作为参考特征构建地物的分类规则并用C5决策树分类算法实现。选取某高分辨率遥感影像区域对该方法进行验证,橡胶树林提取的生产者精度为81.00%,提取用户精度为82.65%,总精度为83.50%,Kappa系数为0.78。与其他方法分类结果对比表明,本文方法是一种有效的橡胶林提取方法。     

一种高分辨率SAR影像道路提取方法

针对高分辨率SAR影像中细节信息损坏道路的面特征结构、影响道路提取,基于影像统计特征,给出一种结合区域生长和细节信息识别的道路提取方法。该方法通过区域生长提取呈现面特征的暗目标(道路框架),利用CFAR算法识别细节,通过形态学融合得到最终结果。为降低高分辨率影像区域异质性对提取结果影响,提出了一种自适应CFAR算法,相比之前算法可自适应删除干扰点;并引入有效表征影像统计的GA0分布。利用海南省陵水黎族自治县机载X波段高分辨率SAR数据的幅度影像进行实验,结果表明,该方法能有效提取呈面特征的道路,获得准确的道路宽度和中心线信息。     

基于贝叶斯网络的高分辨率遥感影像城区道路检测方法

针对高分辨率遥感影像中的道路网检测的效果不甚理想的现状,提出一种基于贝叶斯网络的道路网检测方法。首先在已有GIS数据的引导下对遥感影像中的道路进行提取,得到大部分未变化的道路边缘信息及疑似道路边缘信息。接着利用贝叶斯网络对道路边缘信息进行判断与推理,从而提取出遥感影像中的道路网,同时得到道路网的变化信息。     

高分辨率遥感影像信息提取方法研究

随着高空间分辨率遥感技术的迅速发展,如何充分应用高空间分辨率遥感影像具有重要意义。而海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。本文在总结高分辨率影像信息提取技术基础上,重点讨论了多尺度分割技术。     

高分辨率遥感影像上居民地的表征与信息提取简述

本文主要是对居民地及其在高分辨率遥感影像上的表征及信息提取作简单的介绍。     

基于高分辨率卫星影像的城市用地信息提取研究

以高分辨率卫星影像QuickBird为数据源,采用面向对象的信息提取技术,对惠州市的城市用地信息提取进行了研究.研究结果表明:对高分辨率影像而言,面向对象的信息提取技术有更广阔的发展空间.利用该技术进行城市用地信息提取是可行的,而且精度高、速度快.     

面向对象的高分辨率卫星影像道路信息提取

本文采用面向对象方法对高分辨率卫星影像道路信息提取。首先加入建筑物矢量数据对影像分割提取出建筑物,然后采用多尺度进行分割,对分割后的对象进行最近邻采样,得到总体分类图。最后根据道路特点构建道路知识库对道路信息优化。试验表明,面向对象的道路信息提取克服了"椒盐现象",取得了较好的提取效果。     

贝特朗曲线性质在高分辨率遥感影像道路边缘信息提取中的应用

将微分几何中的贝特朗曲线性质进行离散化表达,用于道路边缘信息提取,构造的算法能够在有效去除非道路边缘的同时完成对道路边缘侣线的插值,从而使道路边缘更加连续完整。实验和定量化评价结果表明,与经典边缘检测算子相比,此方法具有更高的提取精度。     

基于高分辨率遥感影像的城市地表信息提取研究

针对高分辨率遥感影像在城市地表信息提取中存在的若干问题,发展了一种基于影像对象最优特征组合的城市地表信息提取方法。该方法首先基于面向对象的思想,抽象出城市地表信息所对应的影像对象的各种特征,然后,基于先验知识和样本分析选择最优特征组合,建立有效的影像对象特征集,最后,采用基于知识规则的模糊逻辑分类器快速准确地检测、识别和提取城市各类地表信息。实验结果表明,该方法具有较好的分类精度,其分类结果可为土地利用变化监测和GIS数据库更新提供依据。     

基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取

在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数（如：极惯性矩和狭长度指数）刻画和区分道路与非道路面状目标（如楼房等）,最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。     

高分辨率遥感影像道路信息提取方法研究

随着遥感技术的发展以及各种先进遥感传感器的出现,高分辨率遥感技术不断应用于实际,根据光谱特征分类的图像存在道路与居民地的混淆,受交通工具和行道树等影响容易产生道路中的空洞和毛刺等。以芜湖地区IKONOS影像为例,利用ERDAS、Matlab软件可以很好地解决道路与居民地混淆的问题,以及利用数学形态学的相关算法和形状指数...     

高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究

由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。     

GIS与面向对象结合的遥感影像震后损毁道路快速提取

地震是破坏性极强的自然灾害之一,2013年4月20日的雅安芦山地震导致大范围的道路损毁,一度使得宝兴县城成为孤岛,救援很难开展.造成道路损毁的一个主要原因是地震诱发的次生灾害堵塞道路.针对宝兴县道路损毁的现状,本文提出了一种面向对象与GIS空间分析相结合的遥感影像提取方法,在震后短时间内快速提取因次生灾害造成的损毁道路情况,快速及时地确定损毁道路的位置及范围.试验证明,本方法能快速提取次生灾害造成的损毁道路的位置与范围,其与目视解译结果吻合,大大减少了震后影像解译时间,提高了地震应急的效率,可为抗震应急救灾提供决策支持.     

基于面向对象的高分辨率影像专题信息提取

利用面向对象的分类方法对高分辨率影像上的水体、植被、建筑物以及道路进行了自动提取;对自动提取结果进行了精度评价:水体和植被的用户精度在90%以上,建筑物和道路中心线的用户精度在70%以上;并分析了影响信息提取精度的因素。     

利用规则集进行高分辨率遥感影像道路自动判读

高清卫星遥感成像技术的快速发展,为城市管理发展提供了海量多源数据。为更好地服务于城市发展管理各个方面,基于高分辨率遥感影像的高自动化判读和特征地物信息提取已成为需迫切解决的应用瓶颈。本文将道路的分类、光谱、主辅线、拓扑关系、场景等信息结合,建立对应的对象特征规则集,通过运用ENVI软件对湖南省长沙市某试验区高分辨率遥感卫星影像图进行了道路判读处理。经与遥感影像对照分析可知,所获得的道路判读结果,具有很好的可靠性,表明基于对象特征的规则集分类方法是一种适应性强、效率高的方法。